1概述
1.1醫(yī)療和衛(wèi)生研究中的多水平數(shù)據(jù)
1.2忽略數(shù)據(jù)多水平結(jié)構(gòu)的后果
1.3多水平模型和計(jì)算程序的進(jìn)展
2方差成分模型
2.1固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)方差分析模型
2.2帶協(xié)變量的隨機(jī)效應(yīng)方差分析模型
2.3兩水平方差成分模型
2.4模型參數(shù)估計(jì)值的假設(shè)檢驗(yàn)和區(qū)間估計(jì)
2.5殘差分析及其應(yīng)用
2.5.1模型假設(shè)的診斷
2.5.2高水平單位殘差的比較
2.6兩水平方差成分模型的擴(kuò)展
2.7各軟件擬合例2.2模型的操作過(guò)程
2.7.1MLwiN
2.7.2SAS
2.7.3SPSS
3隨機(jī)系數(shù)模型
3.1一個(gè)實(shí)例
3.2模型設(shè)置及參數(shù)含義
3.3模型擬合及結(jié)果解釋
3.4用MLwiN擬合隨機(jī)系數(shù)模型
3.5用SAS擬合隨機(jī)系數(shù)模型
3.6用SPSS擬合隨機(jī)系數(shù)模型
4重復(fù)測(cè)量資料的多水平模型
4.1重復(fù)測(cè)量資料的性質(zhì)
4.2測(cè)量時(shí)間固定的多水平模型
4.3交叉試驗(yàn)資料的多水平模型
4.4兩水平生長(zhǎng)模型
4.5自相關(guān)殘差模型
4.6用MLwiN軟件擬合重測(cè)量資料的多水平模型
5二分類(lèi)資料的多水平模型
5.1問(wèn)題的背景
5.2二分類(lèi)反應(yīng)變量的單水平模型
5.3二分類(lèi)反應(yīng)變量的兩水平模型
5.4一個(gè)三水平數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的實(shí)例
5.5參數(shù)估計(jì)方法
5.6文中實(shí)例的擬合過(guò)程及程序
5.7雙反應(yīng)變量的多水平模型
6Poisson分布資料的多水平模型
6.1Poisson模型簡(jiǎn)介
6.2兩水平Poisson模型
6.3超Poisson方差模型
6.4兩水平負(fù)二項(xiàng)分布模型
6.5多水平Poisson模型
6.6用MLwiN軟件擬合多水平：Poisson模型
7多水平Meta分析模型
7.1傳統(tǒng)Meta分析方法
7.2正態(tài)資料的多水平模型與Meta分析的隨機(jī)效應(yīng)模型
7.3疾病危險(xiǎn)因素隊(duì)列研究資料的Meta分析模型
7.4疾病危險(xiǎn)因素病例對(duì)照研究資料的Meta分析模型
7.5組合聚集數(shù)據(jù)和個(gè)體數(shù)據(jù)的兩水平Meta分析模型
7.6多水平Meta模型的拓展
7.7用統(tǒng)計(jì)軟件擬合實(shí)例的操作
7.7.1MLwiN
7.7.2SAS
8多水平生存時(shí)間的統(tǒng)計(jì)模型
8.1具有多水平結(jié)構(gòu)的生存時(shí)間數(shù)據(jù)
8.2對(duì)數(shù)時(shí)間模型
8.3比例風(fēng)險(xiǎn)模型
8.4生存時(shí)間模型中的隨機(jī)效應(yīng)解釋和應(yīng)用
8.5檢查比例風(fēng)險(xiǎn)模型的假設(shè)
8.6離散一時(shí)間風(fēng)險(xiǎn)模型
8.7用MLwiN軟件擬合多水平生存時(shí)間模型
參考文獻(xiàn)
中英文索引
例題數(shù)據(jù)目錄